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ER模型

  • 简介
ER模型也叫作实体关系模型,是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性,以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段,
通常使用ER模型来描述信息需求和信息特性,帮助我们理清业务逻辑,从而设计出优秀的数据库
  • ER模型包含的要素
1、实体:可以看做是数据对象,往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在ER模型中,用矩形来表示。实体分为两类,分别是强实体和弱实体。
2、强实体是指不依赖于其他实体的实体;弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。
属性:是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在ER模型中用椭圆形来表示。
3、关系:是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客,就是一种超市与顾客之间的联系。在ER模型中用菱形来表示。

可以独立存在的是实体,不可再分的是属性。也就是说,属性不能包含其他属性
  • 关系的类型
一对一
一对多
多对多
  • 建模分析
ER 模型看起来比较麻烦,但是对我们把控项目整体非常重要。如果你只是开发一个小应用,或许简单设计几个表够用了,一旦要设计有一定规模的应用,在项目的初始阶段,
建立完整的 ER 模型就非常关键了。开发应用项目的实质,其实就是 建模 

我们设计的案例是 电商业务 ,由于电商业务太过庞大且复杂,所以我们做了业务简化,比如针对SKU(StockKeepingUnit,库存量单位)和SPU(Standard Product Unit,
标准化产品单元)的含义上,我们直接使用了SKU,并没有提及SPU的概念。本次电商业务设计总共有8个实体,如下所示。

地址实体
用户实体
购物车实体
评论实体
商品实体
商品分类实体
订单实体
订单详情实体

其中, 用户 和 商品分类 是强实体,因为它们不需要依赖其他任何实体。而其他属于弱实体,因为它们虽然都可以独立存在,但是它们都依赖用户这个实体,因此都是弱实体。
知道了这些要素,我们就可以给电商业务创建 ER 模型了,如图:

在这个图中,地址和用户之间的添加关系,是一对多的关系,而商品和商品详情示一对1的关系,商品和订单是多对多的关系。 这个 ER 模型,包括了 8个实体之间的 8种关系
(1)用户可以在电商平台添加多个地址;
(2)用户只能拥有一个购物车;
(3)用户可以生成多个订单;
(4)用户可以发表多条评论;
(5)一件商品可以有多条评论;
(6)每一个商品分类包含多种商品;
(7)一个订单可以包含多个商品,一个商品可以在多个订单里。
(8)订单中又包含多个订单详情,因为一个订单中可能包含不同种类的商品

  • ER 模型的细化
有了这个 ER 模型,我们就可以从整体上 理解 电商的业务了。刚刚的 ER 模型展示了电商业务的框架,
但是只包括了订单,地址,用户,购物车,评论,商品,商品分类和订单详情这八个实体,以及它们之
间的关系,还不能对应到具体的表,以及表与表之间的关联。我们需要把 属性加上 ,用 椭圆 来表示,
这样我们得到的 ER 模型就更加完整了。
因此,我们需要进一步去设计一下这个 ER 模型的各个局部,也就是细化下电商的具体业务流程,然后把
它们综合到一起,形成一个完整的 ER 模型。这样可以帮助我们理清数据库的设计思路。
接下来,我们再分析一下各个实体都有哪些属性,如下所示。
(1) 地址实体 包括用户编号、省、市、地区、收件人、联系电话、是否是默认地址。
(2) 用户实体 包括用户编号、用户名称、昵称、用户密码、手机号、邮箱、头像、用户级别。
(3) 购物车实体 包括购物车编号、用户编号、商品编号、商品数量、图片文件url
(4) 订单实体 包括订单编号、收货人、收件人电话、总金额、用户编号、付款方式、送货地址、下单时间。
(5) 订单详情实体 包括订单详情编号、订单编号、商品名称、商品编号、商品数量。
(6) 商品实体 包括商品编号、价格、商品名称、分类编号、是否销售,规格、颜色。
(7) 评论实体 包括评论id、评论内容、评论时间、用户编号、商品编号
(8) 商品分类实体 包括类别编号、类别名称、父类别编号
这样细分之后,我们就可以重新设计电商业务了,ER 模型如图:

  • ER 模型图转换成数据表
通过绘制 ER 模型,我们已经理清了业务逻辑,现在,我们就要进行非常重要的一步了:把绘制好的 ER模型,转换成具体的数据表,下面介绍下转换的原则:
(1)一个 实体 通常转换成一个 数据表 ;
(2)一个 多对多的关系 ,通常也转换成一个 数据表 ;
(3)一个 1 对 1 ,或者 1 对多 的关系,往往通过表的 外键 来表达,而不是设计一个新的数据表;(业务量大时,不建议使用外键,约束限制可在应用层实现)
(4) 属性 转换成表的 字段
posted @ 2022-06-17 16:47  DogLeftover  阅读(1020)  评论(0编辑  收藏  举报